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O pedido do modelo é selecionado automaticamente usando o critério de informação Akaike. Leia a ajuda sobre o comando ar.
Encontrado
> x<-ar.burg(eur, aic=F, 20)
> x
Chamada:
ar.burg.default(x = eur, aic = F, order.max = 20)
Coeficientes:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0.9665 0.1096 -0.0941 0.0106 0.0004 0.0488 -0.0343 -0.0229 0.0288 0.0033 -0.0496 0.0168 0.0139 -0.0190 -0.0115 0.0173 0.0258 -0.0132 -0.0346 0.0365
Como eu entendo - é uma máquina ponderada no meu exemplo com T=20, apenas de maior qualidade. Ela difere apenas no primeiro termo, que é uma constante.
Será que é possível construir TC em tais escalas?
Como eu entendo - esta é a ondulação ponderada no meu exemplo com T=20, apenas de maior qualidade. A única diferença é o primeiro termo, que é uma constante.
Será que é possível construir TC em tais escalas?
Você entendeu errado, estes modelos não são adequados para suavizar. Estudar os princípios básicos da econometria.
Além disso, a estimativa de modelos AR em dados com uma raiz unitária não levará a nada de bom.
Você entendeu errado, estes modelos não são adequados para suavizar. Aprenda os princípios básicos da econometria.
Além disso, a estimativa de modelos AR em dados com uma raiz unitária não vai fazer nenhum bem.
Você está insinuando que não pode confiar nos coeficientes por causa da MNC?
Mas há aqui uma série de outros métodos de estimativa, que dissuadem....
Então, o que é o foguete?
Se a econometria é uma coisa, mas se o TA dummies, é outra. Há um erro de estimativa aqui, e é tudo escuridão. A propósito, eu não copiei:
Pedido selecionado 20 sigma^2 estimado em 2.124e-06
Há um erro de estimativa aqui e uma sólida escuridão ali.
No seu caso, há um erro de especificação do modelo.
No seu caso, há um erro de especificação do modelo.
Eu entendo isso.
Mas qual é o erro de especificação do modelo de uma máquina simples, uma eXponencial, e onde obtemos o coeficiente ponderado para falar de erros? É isso que eu quero dizer.
Eu entendo isso.
Mas qual é o erro de especificação do modelo de uma máquina simples, uma eXponencial, e onde obtemos o coeficiente ponderado para falar sobre o erro? É isso que eu quero dizer.
Você não entende. Aprenda o básico da econometria. Não vou comentar sobre mais problemas acadêmicos.
Os "mash-ups" não têm erro de especificação. Onde obter coeficientes ponderados - estudar DSP.
Você não entende. Aprenda os princípios básicos da econometria. Não vou comentar mais nenhum problema acadêmico.
Não há erro de especificação em "feiticeiros". Onde obter coeficientes ponderados - estudar DSP.
Embora severo, obrigado, no entanto.
Vou seguir em frente.
Ajuda, problema novamente.
Eu avalio a regressão: fm1 <- lm(dRegres1 ~ 1 + dRegres2, singular.ok = FALSO)
Tudo está bem em R, mas quando eu ligo do mt4 eu recebo um erro:
Erro em lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
0 casos (não-NA)
O que mais mata é que o código de depuração em R não funciona então em mt4.
Obrigado de antemão.